動(dòng)態(tài)紋理合成技術(shù)研究.pdf

1、動(dòng)態(tài)紋理是指描述某種動(dòng)態(tài)景觀的、具有時(shí)間相關(guān)重復(fù)特征的圖像序列。動(dòng)態(tài)紋理在自然界中廣泛存在，比如火焰、煙霧、流動(dòng)的河流、隨風(fēng)擺動(dòng)的樹(shù)葉或者多個(gè)目標(biāo)對(duì)象(公路上的車(chē)輛或人群)的整體運(yùn)動(dòng)。本文的豐要研究工作集中在動(dòng)態(tài)紋理合成技術(shù)的研究。 本文首先研究了動(dòng)態(tài)紋理模型。LDS(Linear Dynamic System)動(dòng)態(tài)紋理模型將每幀圖像表示為線(xiàn)性子空間(如豐成分分析PCA)中的一點(diǎn)，并用自回歸過(guò)程來(lái)學(xué)習(xí)予空間上拋物線(xiàn)的動(dòng)態(tài)特性。目

2、前，基于模型的動(dòng)態(tài)紋理合成技術(shù)大都采用此模型。由于此LDS模型過(guò)于簡(jiǎn)單，使此模型不能捕獲復(fù)雜的場(chǎng)景變化。因此，本文研究了改進(jìn)的LDS模型(CLDS模型和可編輯LDS模型)和多子空間的動(dòng)態(tài)紋理模型。CLDS模型通過(guò)在輸入和輸出間提供一個(gè)反饋信號(hào)，改變系統(tǒng)極點(diǎn)位置，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性。參數(shù)可編輯LDS模型對(duì)LDS模型參數(shù)進(jìn)行修正，改變動(dòng)態(tài)紋理的時(shí)間和空間特性，豐富了圖像序列特征。多予空間的動(dòng)態(tài)紋理模型采用多個(gè)PCA的混合來(lái)描述圖像流的特征。對(duì)

3、于場(chǎng)景變化大的圖像，這種流體通常是非線(xiàn)性的，能更好地捕獲圖像的動(dòng)態(tài)特性。本文著重研究動(dòng)態(tài)紋理合成中模型的緊湊性，在既定模型下減少模型參數(shù)，減小計(jì)算量和圖像序列綜合開(kāi)銷(xiāo)。提高動(dòng)態(tài)紋理合成的實(shí)時(shí)性，擴(kuò)展動(dòng)態(tài)紋理合成在現(xiàn)有移動(dòng)設(shè)備平臺(tái)上的應(yīng)用。因此選用最基本的LDS模型。如果需要提高綜合圖像序列質(zhì)量和可編輯性，可用以上所述模型替換LDS模型。 本文接著研究了基于不同色彩編碼的動(dòng)態(tài)紋理合成技術(shù)。通常動(dòng)態(tài)紋理合成中都采用RGB彩色圖像，本

4、文對(duì)動(dòng)態(tài)紋理圖像序列進(jìn)行色彩編碼變換，采用YCbCr(或Lab)編碼方式，將圖像分為亮度和色度信號(hào)，并利用不同的模型處理。它充分利用了色彩信號(hào)的時(shí)空特性，使模型具有更大的靈活性和緊湊性。 最后，本文研究了另一類(lèi)動(dòng)態(tài)紋理合成技術(shù)：基于張量分解的動(dòng)態(tài)紋理合成方法。目前，動(dòng)態(tài)紋理合成都是將動(dòng)態(tài)紋理圖像序列轉(zhuǎn)換為二維信號(hào)進(jìn)行分析。本文提出將動(dòng)態(tài)紋理序列視作為一個(gè)高維信號(hào)(張量)，直接對(duì)其進(jìn)行高維信號(hào)的分解，而不需轉(zhuǎn)換視頻中的各幀圖像為列

5、向量。在分解過(guò)程中，運(yùn)用高次SVD分解(HOSVD，也叫做Tucker 分解)替換LDS模型中的SVD分解方法。這種傳統(tǒng)上用于心理測(cè)量或化學(xué)計(jì)量數(shù)據(jù)的分解技術(shù)能同時(shí)分析動(dòng)態(tài)紋理序列時(shí)間、空間和色彩信號(hào)，并對(duì)它們降維，獲得更加緊湊的模型。而原來(lái)的SVD分解方法只能在時(shí)間維度上略減。經(jīng)仿真表明，當(dāng)需要得到與2D方法同樣圖像質(zhì)量和綜合開(kāi)銷(xiāo)時(shí)，HOSVD方法需要的模型參數(shù)僅為傳統(tǒng)SVD方法的三分之一甚至更少。 較少的模型參數(shù)元素保證了動(dòng)